本文收集整理了機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)速查表(Machine Learning Cheatsheet)隶垮，包含機(jī)器學(xué)習(xí)、Python饲宿、Numpy、Pandas胆描、Matplotlib瘫想、線性代數(shù)、微積分昌讲、統(tǒng)計(jì)學(xué)国夜、概率論等相關(guān)速查表。我已經(jīng)建立了開(kāi)源項(xiàng)目MachineLearningCheatsheets短绸，我將持續(xù)更新機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的各種cheatsheet车吹，歡迎star。

機(jī)器學(xué)習(xí)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)速查表醋闭，包括感知機(jī)窄驹、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)证逻、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等乐埠。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)擁有來(lái)自分類囚企，推薦系統(tǒng)丈咐，群集，異常檢測(cè)洞拨，回歸和文本分析系列的大型算法庫(kù)扯罐。每個(gè)都旨在解決不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。

每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有自己的風(fēng)格或歸納偏差烦衣。對(duì)于特定問(wèn)題歹河，幾種算法可能是合適的，并且一種算法可能比其他算法更合適花吟。但是秸歧，并非總是可能事先知道哪種方法最合適。在這種情況下衅澈，速查表中會(huì)同時(shí)列出幾種算法键菱。適當(dāng)?shù)牟呗允菄L試一種算法，如果結(jié)果仍不令人滿意今布，則嘗試其他算法经备。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮拭抬，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

SAS 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

該資源主要是為對(duì)識(shí)別和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決他們感興趣的問(wèn)題感興趣的初學(xué)者到中級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家或分析人員而設(shè)計(jì)的。 即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家侵蒙，也無(wú)法在嘗試不同算法之前就確定哪種算法性能最佳造虎。我們不提倡一種完成的方法，但是我們確實(shí)希望根據(jù)一些明確的因素提供有關(guān)哪些算法首先要嘗試的指導(dǎo)纷闺。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮算凿，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

The world of machine learning algorithms

這是一個(gè)非常不錯(cuò)的信息圖，展示了機(jī)器學(xué)習(xí)算法類別的基本類型犁功。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮氓轰，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

data iku 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

我們(data iku)對(duì)預(yù)測(cè)分析中使用的頂級(jí)算法進(jìn)行了簡(jiǎn)要總結(jié)，您可以在下面看到浸卦。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮署鸡，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

Python

Python 速查表

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

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Python 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮储玫，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

Numpy

NumPy支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，是針對(duì)數(shù)組運(yùn)算的Python庫(kù)萤皂。我曾經(jīng)在前置機(jī)器學(xué)習(xí)系列里講過(guò)前置機(jī)器學(xué)習(xí)（三）：30分鐘掌握常用NumPy用法撒穷。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮裆熙，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮端礼，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

Pandas

Pandas提供快速，靈活和富于表現(xiàn)力的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)入录，是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析Python庫(kù)蛤奥。 我曾經(jīng)寫(xiě)過(guò)近萬(wàn)字的文章介紹pandas。 我曾經(jīng)在前置機(jī)器學(xué)習(xí)系列里講過(guò)前置機(jī)器學(xué)習(xí)（四）：一文掌握Pandas用法僚稿。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮凡桥，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

篇幅關(guān)系蚀同，以上僅為部分pandas速查表圖片缅刽，pdf原文件請(qǐng)參考開(kāi)源項(xiàng)目MachineLearningCheatsheets

Matplotlib

關(guān)于matplotlib的相關(guān)文章收錄于前置機(jī)器學(xué)習(xí)系列。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮蠢络，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

Scikit-Learn

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮衰猛，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

spaCy

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

Bokeh

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮刹孔，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

數(shù)學(xué)

概率論

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮啡省，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

篇幅關(guān)系，以上僅為部分概率論速查表圖片，pdf原文件請(qǐng)參考開(kāi)源項(xiàng)目MachineLearningCheatsheets

線性代數(shù)

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮卦睹，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

篇幅關(guān)系畦戒，以上僅為部分線性代數(shù)速查表圖片，pdf原文件請(qǐng)參考開(kāi)源項(xiàng)目MachineLearningCheatsheets

統(tǒng)計(jì)學(xué)

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮分预，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

篇幅關(guān)系兢交，以上僅為部分統(tǒng)計(jì)學(xué)速查表圖片，pdf原文件請(qǐng)參考開(kāi)源項(xiàng)目MachineLearningCheatsheets

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">受限于文章平臺(tái)對(duì)圖片的壓縮笼痹，歡迎關(guān)注公眾號(hào)caiyongji回復(fù)【ml-cheatsheet】獲取高清PDF文件</figcaption>

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